■ 支撑生成式ai能力的三个主要元素
■ 了解生成式ai对人才模型的影响的重要性
■ 整合人力工作和自动化在不同场景中为组织增加的价值水平
■ 企业将ai技术与工作流程相结合时的注意事项
自去年11月openai发布gpt-3大型语言模型以及之后的gpt-4以来，人们对于生成式人工智能（generative ai）的快速进步对未来工作带来的影响感到十分不安。
然而，生成式ai的影响并不限于gpt对文本生成的影响以及对记者和作家工作的潜在影响；它还包括诸如dall-e-2（由openai开发的一款人工智能图像生成器）对图像生成的影响，codex（由openai开发的自然语言处理模型）对**的影响对**的影响，megamoibart（一款理解化学语言，可以用于生成新的分子或**现有分子性质的语言模型）对药物研发的影响等。
■ 海量内存和模式识别，能够连接不同概念或想法并进行推断
■ 低/无**要求，显著降低了对编码技能的要求
■ 由于生成式ai基于大量的训练数据做出**导致的逻辑缺失对其应用程序的运转产生重要影响
美世近期一项调研显示，57%的首席执行官和首席财务官打算增加人工智能和自动化的使用；近1/3的首席执行官和首席财务官正通过重新设计工作来降低企业对员工的依赖。
美世《2023年全球人才趋势研究》显示，过去两年，认为自动化将显著改变其工作方式的员工占比已从44%飙升至71%。然而，不同于之前的自动化迭代主要影响重复性的、按部就班的工作，生成式ai也会影响小体量的、可变性高的工作，从而实现“创造力的大众化”，彻底颠覆许多行业的工作，例如作家、研究员、律师等。
例如，生成式ai可在几秒内以惊人的准确性总结一份法律文件，而律师助理可能需要几个小时才能完成此任务。
然而，生成式ai的真正优势在于提升——而非取代——员工的工作。
在《重塑工作岗位：将自动化应用于工作的四步方法》（哈弗商业评论出版社，2023年）一书中，作者论证了以工作为导向的企业比以技术为导向的企业更能够确保人力与自动化的最优结合方式。这些企业能够识别自动化在哪些领域能够恰到好处地取代高度重复、按部就班的工作；在哪些领域能够提高人类的创造性、批判性思维及同理心；在哪些领域能够创造新的人力工作。
该图表的数据轴是组织价值与绩效水平的映射。竖轴的组织价值分为两部分：负价值和正价值。图表线反映出人力和自动化整合的目标在四个不同场景中转换时为组织增加的价值水平：
消除错误的目标：任何可接受绩效水平的偏差都很可能给组织带来负价值。
最小化差异性的目标：价值维持不变。
提高生产力的目标：显示组织价值的相应提升。
实现突破的目标：显示成倍价值提升的潜力。
任何工作主体都可能面临
四种不同的结果
消除错误（例如航司飞行员的一些工作）,
错误带来的后果十分严重，且任何可接受绩效水平的偏差都很可能给组织带来负价值。
最小化差异性（例如交易处理工作），当超出目标水平时，提高绩效毫无价值。
提高生产力（例如销售人员的工作），提高绩效能相应提高组织的价值。
实现突破：（例如数据科学等高度创造性工作），即便绩效的微小提升会对价值产生指数级的影响。
诸如机器**程自动化（rpa）等已投入使用的自动化能够帮助替代人力工作的付出，从而降低差异性，提升风险承受力。例如，可通过rpa降低高度重复、按部就班的财务数据分析整合工作的差异性。
人工智能长期以来一直用于提升以提高生产力或实现突破为目标的分析类工作。例如，肿瘤学家通过哪些方式利用经过大量特定数据和**训练的机器学习，成倍提高癌症检测的准确性——人工智能并非取代技能，而是提升能力，并提高经验和专业技能的价值。然而，就消除错误而言，我们经常看到，自动化最初通过提升来减少人为错误的潜在可能性，然后通过开发特定的数据集、逻辑和新的保障措施来进行替代。
然而，生成式ai还处于初级阶段；由于缺乏底层逻辑，可能容易出错。当风险很高但我们的风险承受能力很低时，我们对人为错误的承受能力要高于对机器错误的承受能力，导致该问题的复杂性增大。企业领导必须明白，技术发展的哪些阶段可利用这些技术，哪些阶段不能使用这些技术，以及这些技术在人力工作中的具体作用（替代、提升或创造）。生成式ai的最大效用在于通过提升实现知识和创造力的大众化、降低以提高生产率为目标的各种任务通常所需技能的溢价，以及在风险承受能力较强的领域寻求突破。
了解人工智能的应用对企业人才模型的影响同样重要。由于许多职业都建立在学徒制模式上；如果人工智能淘汰下一代的创造者、领导者和管理者，您该如何抵制利用此类人工智能取代初级人才工作的**？
随着我们进入自动化新时代时，企业将这项大有前景的技术与工作流程相结合时应注意以下几点：
■ 工作模型
您将如何通过工具和训练建立一个工作运营模型，从而分析工作并以可持续和负责任的方式应用新兴的人工智能和自动化？
■ 人才模型
您是否可以开发一种人才模型，能够在逐步将更多的人工智能应用于工作的同时确保充分的技能渠道？
■ 培养未来技能
随着人工智能数量的激增，确保员工从事有意义和可持续的工作十分重要。您如何找到机会对工作任务进行自动化，腾出时间进行新的增值活动，同时确保在下一个工作迭代之际无缝衔接企业员工的技能提升和再培训？
■ 心态与文化
随着人工智能不断降低创造力的溢价，实现访问大众化，您如何确保企业商业模式和员工队伍的持续性重塑？
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